全民学编程-Python实战量化分析

  • 发布人:

    EBDATA
  • 发布日期:

    2017-06-29, 11:31 am
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全民学编程-Python实战量化分析

最後一次更新:EBDATA, 2017-06-29, 11:32 am

联系人信息

姓名 annie (国语,英语)

电子邮箱 annie@dataapplab.com

微信号码 data-engineer0

内容描述

START: July 1, 2017    DURATION:  5 week 

报名link: https://www.dataapplab.com/course/python-quant-analysis/

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Python基础面试题快速自测, 你真的懂Python基础么?

  1. What will be the output of the code below?
  • list = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’]
  • print list[10:]
  1. As Everything in Python is an Object, Explain the characteristics of Python’s Objects.
  2. What is a Python Module?
  3. What is a Class? How do you create it in Python?

为什么有必要学python

  1. 为什么Python适合作为第一个学习的编程语言?
    • Python语言设计的初衷就是容易上手
    • 作为一门基础语言,融会贯通后, 有助于学习其他语言,例如PHP, Perl, Ruby等
    • 可以快速架起抽象的程序世界和显示世界的桥梁, 可以去Amazon购买一个廉价的Raspberry Pi,自己DIY很多人工智能,机器人相关的小Project
    • 诸多大公司(例如Google, IBM, Disney)的员工使用Python快速编写很多小程序来辅助和优化工作流程,减轻很多不必要的重复劳动
    • Django是用Python编写的一套开源Web框架, 我们所熟知的诸多网站背后的Foundation都是Django和Python
  2. 上面说到了Python 以及Django构架搭建的网站,我们就来看看有哪些: Pinterest, The New York Times, The Guardian, Bit Bucket, Instagram, Youtube, Dropbox, Quora, Reddit, Spotify …
  1. 学校中,无论是商科, 经济, 数理化还是工程计算机, 诸多project需要Python来完成
  2. 大量科学计算和金融分析使用短小精悍的python script完成
  3. Python是Data Scientist门最常用的分析工具, 有极为丰富的组建和工具包
  4. Python程序员的薪资普遍优秀, 根据Angel List, Python是需求量第二的技能, 也位居平均薪水最高的行列

用Python学习Data Science

如何使用Python一部一部成长为最热火的Data Science专家

  1. 独上高楼,望尽天涯路
    1. 首先我们要明白, 为什么要学, Python为什么有用. 明白了这点才好起步. 相信看了上面的介绍, 应该已经有所了解了.
    2. 设置环境: 下载安装Anaconda
    3. 学习基础Python技能,例如Lists, Tuples, Dictionaries等,完成一些小练习
  2. 衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴
    1. 在简单入门以后, 这是一个需要自己练习和消化的过程,完成一些小Project练手,更加熟悉Python
    2. 掌握基础科学计算Python的工具包: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas
    3. 实践Python Visualization, 学习Machine Learning
    4. 实践,实践再实践. 做一些复杂的Project
  3. 蓦然回首, Data Scientist指日可待
    1. 处理实际应用, 解决问题.
    2. 参加一些比赛,例如Kaggle
    3. 完善其他技能,准备好的Portfolio

在完成了这些之后, 相信在各行各业中,你都是佼佼者了. 想要高薪水, 成为数据科学家,高级分析师,不宜好高骛远. 打好基础很重要. 工欲善其事必先利其器, 先从Python入手吧. 没有Project怎么办? 我们带你完成两个mini project. 实际分析金融数据, 最后完成一个在网页上能可视化展示的Python量化分析project

课程简介:

有一个大家都会问的问题? 什么途径学习Python最好? 自学?  上一个课程有什么优势. 根据我们的调查, 陌生接触一个新知识, 完全自己摸爬滚打效率低下, 督促力不高,抓不到重点. 这也就是为什么我们需要在学校里学习知识,有老师带领着学习. 根据我们的经验, 学习编程语言(或者任何新知识), 需要学习与实践结合. 我们培养出了一批又一批Data Scientist, 总结了大量经验. 数量掌握Python对于未来的工作事半功倍.

结合这样的背景, 我们会用两周 (每周六周日)系统的讲解Python的语法和功能, 并且每周一个mini project. 首先会完成一个气象数据的获取和分析,再完成一个最流行的网络信息抓取作为练手.  之后我们会用两周讲解并入门基础的金融量化分析. 用Python来计算和处理. 无论你是否熟悉金融, 都可以作为一个学习陌生知识,练习对信息和问题的处理能力的机会. 在未来的工作中, 我们会遇到诸多陌生的新知识新环境, 这是一个极佳的实践机会. (其实我们的课程并不需要相关背景, 老师会耐心讲解)

为了帮助学员完善简历,增加project的阅历, 我们增加一周帮助大家学习Python制作网站, 完成一个结合网页制作, 信息处理分析, 可视化为???体的综合Project. 学员可以在课后深化学习和理解.

课程时间:

为期5周. 每周六,周日 2– 4 pm PST 美国太平洋时间.

名师明星团队:

Edward: 前新东方名师, 知名Python教学丛书中文译者, 目前在硅谷从事开发. 本期课程中主讲Python入门到精通. 并且手把手带领大家写代码实战mini projects

Frank: 前新东方GRE名师. J.P.Morgan量化分析师研究员. 用Python上手开始实战,分析实际数据( 金融数据)

Josh:  多年资深程序开发者, 精于Web开发,大数据构架,  Visualization. 本期课程中将带你实战做Project. 用python进行Web开发, 将学到的python与finance知识完美视觉化展示.

课程大纲:

Class 1 – 6 (Python from scratch + Mini Projects)

Class 1: Introducing Python

  • Python Background
  • Basic Data Types
  • Syntax and Rules

Class 2: Intermediate Python

  • Complex Data Types
  • Functions

Class 3: Project I

  • Object Oriented Programming
  • API
  • Project I: Weather Forecast

Class 4: Advanced Python

  • Data Structure
  • Algorithms I

Class 5: Python as a Pro

  • Algorithms II
  • Code Style
  • Learn how to learn

Class 6: Project II

  • Module & Packages
  • Project II: Web Scraping and Sentimental Analysis

Class 7 – 8 Python in Quantitative Analysis (Python in Practice)

Topic 1: Monte Carlo simulation

·       Stochastic process

·       Variance reduction

·       Option pricing – American/ European

·       Risk Measurement

Topic 2: Principle Component Analysis & Bayesian Method

·       Replicated index

·       Bayesian Regression

Topic 3: Foreign Exchange Market Making

Topic 4: Quantitative Finance Interview

Class 9-10 Python Web Project

·       Web development using Python (Flask framework)

Capstone Project

·       Project: Financial Index Replication using Principle Component Analysis

·       Python Visualization


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